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：任意两个词之间都是孤立的。光从这两个向量中看不出两个词是否有关系 ，哪怕是话筒和麦克这样 的同义词也不能幸免于难。语料库大的时候纬度变得很高。 词向量 大数掘挖掘专家 23 词向量 > 又称“ Word Embedding”, 采用一种低维的向量表示方法来表示一个词 ，使得相似词的词向量距离相近 ， 同 时又能避免纬度过高的问题。 > 核心思想 ：根据词语的上下文来计算词向量 ，一个词的语义是由它周围的词决定的。 为 1*N. > 乘以输出权重矩阵 W' > 得到向量 {1*V} 激活函数处理得到 V-dim 概率分布 ，概 率 最大的 index 所指示的单词为预测出的中间词 （ target word ） > 与 true label 的 one-hot 做比较 ，误差越小越好 词向量 大数掘挖掘专家 28 词向量 大数掘挖掘专家 29 词向量 大数掘挖掘专家 30 词向量 大数掘挖掘专家 W 的某一行 > 可以看到 ，词向量不是一般模型训练的任务 ，而是为了完成任务附带的附属品。 词向量 大数掘挖掘专家 34 python 计算词向量 gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=5, sg=0) . sentences: 一段分好词的文本 . size ：词向量纬度

，带有多样化的上下文信息。 （ embedding ） 到另一个数值向量空间 Position Embedding ：输入句子的所有 word 是同时处理的 ，没有考 虑 词 的 排 序 和 位 置信 息 ， 所 以 通 过 positional encoding 来 衡 量 word 位置信息 前馈网络 Feed Forward 捕捉序列中元素之间复杂关系的多功能组件。通过使用线性变换和非线性激活 Google Transformer ： 引入注意力（ Attention ）学习 , 2017 嵌入层 Embedding Word Embedding: 目的是将这些非结构化的文本信息转化为结构化 的信息，具体来说是将文本空间中的某个 word ，映射或者说嵌入 编码器 Encoder 处理输入序列 Decoder 生成输出序列

我国能源现状分析 01 管理体系不完善 能源效率低 能源消费大 能源消费大，环境压力加大 资源约束突出，能源效率偏低 能源管理体系不完善，无能源效标 准 KEY WORD KEY WORD KEY WORD 伴随着人类生产力的高度发展，能源消耗的日益增加，由此带来的地区环境和全球环境急剧变化。 能源大数据云平台解决方案 智慧能源管理平台—物联网数据服务政策支持 01 国内

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